हैदराबाद के VNR विज्ञाना ज्योति इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं ने एक AI सिस्टम को पेटेंट कराया है जो फसलों की पत्तियों की बीमारियों का **96%** सटीकता से पता लगाता है। यह तकनीक टमाटर, आलू और मिर्च की फसलों के लिए कीटनाशक के सुझाव भी देती है, जिसका मकसद किसानों को उपज का नुकसान कम करने में मदद करना है।
Detailed Coverage
हैदराबाद की VNR विज्ञाना ज्योति इंस्टीट्यूट ऑफ इंजीनियरिंग एंड टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सिस्टम के लिए पेटेंट हासिल किया है, जिसे फसल स्वास्थ्य प्रबंधन को बेहतर बनाने के लिए डिजाइन किया गया है। इस तकनीक, जिसका आधिकारिक नाम 'कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करके लीफ डिजीज डिटेक्शन सिस्टम' है, को चार साल के विकास के बाद अप्रैल 2026 में पेटेंट चरण में पहुँचाया गया। 20,000 से अधिक पौधों की छवियों के डेटासेट का उपयोग करके, यह सिस्टम किसानों के लिए एक डिजिटल डायग्नोस्टिक टूल प्रदान करता है, जो विशेष रूप से टमाटर, आलू और मिर्च के पौधों में होने वाली आम बीमारियों को लक्षित करता है।
तकनीक कैसे काम करती है?
AI सिस्टम 'कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स' नामक विधि का उपयोग करता है, जो विजुअल इमेजिंग के विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग की एक सामान्य शाखा है। पत्तियों की छवियों को प्रोसेस करके, सॉफ्टवेयर फंगल, बैक्टीरियल या कीट-संबंधी बीमारियों से जुड़े पैटर्न की पहचान करता है। केवल पहचान से परे, सिस्टम विशिष्ट कीटनाशकों की सिफारिश करके कार्रवाई योग्य सलाह प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका उद्देश्य मैन्युअल रोग पहचान की पारंपरिक चुनौतियों का समाधान करना है, जो अक्सर धीमी और मानवीय त्रुटि के प्रति संवेदनशील होती है। किसानों के लिए, प्रौद्योगिकी-सहायता प्राप्त निदान की ओर यह कदम रसायनों के अत्यधिक उपयोग को रोकने में मदद कर सकता है, यह सुनिश्चित करके कि उपचार का मिलान पहचानी गई विशिष्ट बीमारी से बेहतर तरीके से किया जाए।
कृषि नवाचार को बढ़ाना
जबकि यह तकनीक वर्तमान में वेब-आधारित इंटरफ़ेस के माध्यम से संचालित होती है, शोध दल एक समर्पित मोबाइल एप्लिकेशन विकसित करने की प्रक्रिया में है। यह व्यापक रूप से अपनाने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है, क्योंकि फ़ील्ड-आधारित किसानों को अक्सर ब्राउज़र-आधारित समाधानों के बजाय तत्काल, ऑन-द-गो डायग्नोस्टिक टूल की आवश्यकता होती है। डॉक्टरेट छात्र विजया सरस्वती के नेतृत्व वाली यह परियोजना, फसल के नुकसान की लगातार समस्या को हल करना चाहती है जो सीधे खाद्य सुरक्षा और खेत-स्तर की आय को प्रभावित करती है।
निवेशकों और कृषि परिप्रेक्ष्य से, ऐसे उपकरणों की सफलता उपयोग में आसानी, ग्रामीण क्षेत्रों में विश्वसनीय इंटरनेट कनेक्टिविटी और विविध फ़ील्ड स्थितियों में प्रदान की गई कीटनाशक सिफारिशों की सटीकता पर बहुत अधिक निर्भर करती है। जबकि यह विकास एग्रीटेक में एक तकनीकी मील का पत्थर का प्रतिनिधित्व करता है, शोधकर्ताओं के लिए अगला चरण वास्तविक दुनिया का परीक्षण, मौजूदा खेती के वर्कफ़्लो के साथ एकीकरण और संभावित वाणिज्यिक साझेदारी शामिल होगा। बढ़ते एग्रीटेक क्षेत्र पर नज़र रखने वाले निवेशक यह ट्रैक कर सकते हैं कि इस तरह के AI-संचालित डायग्नोस्टिक टूल अकादमिक अनुसंधान से स्केलेबल, वाणिज्यिक अनुप्रयोगों में कितनी तेज़ी से आगे बढ़ सकते हैं जो भारतीय किसानों के बीच महत्वपूर्ण कर्षण प्राप्त करते हैं।